1、根据官网的练习视频，分组时可多选列，之后使用回形针按钮创建分组，并重新命名即可，截图如下： 2、但在Tableau10中打开练习工作簿练习时,并没有直接显示分组后结果，仅仅是创建了分组的纬度，结果如下: 3、使用练习工作簿中的数据源并建立新的图标测试，仍是步骤2中的效果，如图所示 ...

一、把子类别拖拽至列 二、度量值拖拽至行 三、度量名称拖拽至筛选器，右键-编辑筛选器-选择销售额和利润 四、度量名称拖拽是标记选择颜色-其它细节调整-最终结果如下所示 ...

智能地图 　　将想要使用的表示地理元素的字段修改成地理角色，如修改 “省/自治区”： 　　想要做省/自治区的地图，将 “省/自治区” 拖到行，点击 “智能显示” 中 “地图”： 　　也可选择另一种地图。 度量值和度量名称 ...

对比学习/度量学习 对比学习和度量学习从定义上看没有本质的差别。 最近发现票圈被陈丹奇的simCSE刷屏了，让笔者也深刻的认识到，现如今文本表示领域研究已经是对比学习的天下了。笔者在本文中将从对比学习的定义，损失函数以及CV和NLP领域的相关文章逐步解析对比学习。 文本表示是什么 ...

　　在将数据窗格中的字段拖入视图时，Tableau 会创建一个胶囊。无论胶囊是维度还是度量，是连续还是离散，都会影响分析中的每个功能级别，了解如何处理胶囊的功能对于保持分析控制至关重要。 　　度量通常是指标，即数字数据，例如“运费成本”。在 Tableau 中，度量即聚合 – 它们在视图中聚合 ...

看到一篇知乎大神Flood Sung发表在CVPR2018上的paper，介绍了一种基于metric的模式识别方法，创新之处在于它不同于常用的matric-based方法，使用人为定义的度量，像简单的欧式距离、马氏距离，而是采用了用神经网络去训练这个度量，模型虽然简单，但是效果却很显著 ...

1. 度量(Metric) 在数学中,一个度量(或距离函数)是一个定义集合中元素之间"距离"的函数. 一个具有度量的集合可以称之为度量空间. 2.度量学习的作用 Metric Learning可以通俗的理解为相似度学习. 以样本间的欧氏距离为例:K-means中进行聚类时用到了欧式距离 ...

为什么学习距离度量？ 在机器学习中，对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间，在此空间中进行学习能比原始空间性能更好．事实上，每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量，而寻找合适的空间，实质上就是在寻找一个合适的距离度量．那么，为何不直接尝试“ 学习” 出一个合适的距离度量 ...